#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# 朴素：特征和特征之间无关系

# 在MultinomialNB包里面的参数主要为：1.alpha平滑参数，越小越容易过拟合 ，越大越容易欠拟合

# In[3]:


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB


# In[2]:


model=MultinomialNB(alpha=0.0001)


# In[ ]:


model.fit(x_train,y_train)


# In[ ]:


model.score(x_train,y_train)


# In[ ]:


model.score(x_test,y_test)


# In[ ]:


test_score=[]
alpha2=np.linspace(0.00001,0.01，100)
for a in alpha2:
    model=MultinomialNB(alpha=a)
    model.fit(x_train,y_train)
    test_score.append(model.score(x_test,y_test))


# In[ ]:


max_score=max(test_score)  #找出最高分
index=test_score.index(max_score) #找出最高分的位置
alpha2[index]              #找出最高分对应的alpha参数


# In[ ]:





# In[ ]:





# In[ ]:





# In[ ]:





# In[ ]:





# In[ ]:





# In[ ]:




